API

通用

• keys * : 查看所有的键(生产环境应禁用，原因：正则表达式可能会占用大量资源)
• dbsize 返回当前数据库中建的总数
• type key ： 获取键对应的value的类型
• del key：删除指定的key(可以是多个)
• exists key：判断指定的key是否存在
• expire key time：指定key的生存时间，单位：秒
• ttl key 查看键的剩余过期时间

字符串类型

set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx] # 设置值
# ex 以秒为单位的过期时间
# px 毫秒单位的过期时间
# nx：set if not exists
# xx set if exists
get key # 获取值

mset name cxk age 18 # 批量设置值
mget name age # 批量获取值

incr a # 自增1
incrby a 15 # 自增指定值
decrby a 15 # 自减指定值
incrbyfloat a 10.5 # 自增浮点数

append name jntm # 字符串追加值
strlen name # 获取字符串长度
set name 蔡徐坤
strlen name # redis将中文序列化为byte数组 中文的长度取决于终端的编码集
getset name world # 设置新值并返回旧值
setrange name 2 kd # 从指定位置设置字符串
getrange name 0 -1 # 获取指定范围的字符串

• 在redis中 自增操作都是原子的 不用担心被别的客户端修改

bitmap

这个数据类型适合用来处理海量数据

setbit map 5 1 # 将偏移量为5的bit设置为1 在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞
getbit map 5 # 获取偏移量为5的值
bitcount map 0 -1 # 获取指定范围内1的个数
bitop and|or|not|xor ret map map1 # bitmap 集合运算
bitpos map 1 # bitmap 第一个值为1的bit的偏移量

例子：

统计某个时间窗口内的登录天数

setbit cxk 1 1 # 第一天登录
setbit cxk 364 1 # 第364天登录
bitcount cxk 0 10 # 0 - 10天这个时间窗口登录了几天

统计某个时间窗口活跃用户数

setbit 200618 1 1 # 18号1号用户登录
setbit 200619 1 1 # 19号1号用户登录
setbit 200619 7 1 # 19号7号用户登录
bitop or ret 200618 200619 # 使用或运算合并bit
bitcount ret 0 0 # 统计有多少位1

HyperLogLog

通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成大量元素的独立总数的统计

用小空间来估算如此巨大的数据，其中一定存在误差率（类似于布隆过滤器）

使用这个来估算数据 可以容忍一定的误差率

pfadd users user1 user2 user3 user4 # 添加元素
pfcount users # 统计个数

哈希类型

hset user:1 name cxk age 18 # 设置field
hsetnx user:1 name cxk # set if not exists
hget user:1 name # 获取field
hdel user:1 name age # 删除field
hlen user:1 # 计算field个数
hmget user:1 name age # 批量获取field
hexists user:1 name # 判断field是否存在
hkeys user:1 # 获取所有field名称
hvals user:1 # 获取所有field value
hgetall user:1 # 获取全部kv对
hincrby user:1 age 1 # 对指定field自增
hincrbyfloat user:1 age 1.5 # 浮点数自增

内部编码：

• ziplist 压缩列表 这种类型使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储 节省内存
• hashtable 读写效率比ziplist高

使用场景：

• 哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的，哈希类型每个键可以有不同的field，而关系型数据库一旦添加新的列，所有行都要为其设置值
• 关系型数据库可以做复杂的关系查询，而Redis去模拟关系型复杂查询开发困难

列表类型

• 将元素加入列表左边：lpush key value
• 将元素加入列表右边：rpush key value
• 元素插入：linsert key before|after pivot value
• 范围获取：lrange key start end
• 获取指定下标：lindex key i
• 获取列表长度:llen key
• 删除列表最左边的元素，并将元素返回:lpop key
• 删除列表最右边的元素，并将元素返回:rpop key
• 删除指定元素
  • 从左到右 最多删除一个：lrem list 1 java
  • 从右到左 最多删除一个：lrem list -1 java
  • 删除全部：lrem list 0 java
• 索引范围内的元素：ltrim list 0 1
• 修改指定下标的元素：lset list 0 java
• 阻塞操作
  • 3秒内获取不到就返回:brpop list 3

内部编码：

• ziplist
• linkedlist
• quicklist 结合了ziplist和linkedlist两者的优势

使用场景：

• 消息队列 户端使用lrpush从列表左侧插入元素 多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的“抢”

• 分页列表 使用lrange实现

其他：

·lpush+lpop=Stack ·lpush+rpop=Queue ·lpsh+ltrim=Capped Collection ·lpush+brpop=Message Queue

集合类型

sadd set a b c # 添加元素
srem set b # 删除元素
scard set # 计算元素个数(维护一个变量得到)
sismember set c # 判断元素是否在集合内
srandmember set 2 # 随机从集合返回指定个数元素
# 正数：取出一个去重的结果集（不能超过已有集）
# 负数：取出一个带重复的结果集，一定满足你要的数量
# 如果：0，不返回
spop set 1 # 随机弹出元素
smembers set # 获取所有元素

sinter s1 s2 # 求交集
sunion s1 s2 # 求并集
sdiff s1 s2 # 求差集
sinterstore s3 s1 s2 # 交集结果存储到s3
# ...

内部编码：

• intset 占用内存小
• hashtable

例子：用户标签

sadd user1 food movie sport music
sadd user2 food music network
sinter user1 user2 # 计算用户共同感兴趣的标签

例子：抽奖

sadd k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 9个用户
SRANDMEMBER k 3 # 抽取三个不重复用户
SRANDMEMBER k -3 # 抽取三个可能会重复的用户

• sadd=Tagging（标签）
• spop/srandmember=Random item（生成随机数，比如抽奖）
• sadd+sinter=Social Graph（社交需求）

有序集合类型

help @sorted_set

物理内存左小右大

zadd users 251 tom # 添加成员 分数251
zcard users # 计算成员个数
zscore users tom # 获取某个成员分数
zrank users tom # 计算某个成员排名
zrem users tom # 删除成员
zincrby users 8 jerry # 增加某个成员的分数
zrange users 0 10 # 正序返回指定排名范围的成员
zrevrange users 0 10 # 倒序返回指定排名范围的成员
zrangebyscore users 0 255 # 正序返回指定分数范围的成员
zrevrangebyscore users 0 255 # 正序返回指定分数范围的成员
zcount users 0 255 # 计算指定分数范围的成员个数
zremrangebyrank users 0 1 # 删除指定排名范围内的成员
zremrangebyscore users 0 10 # 删除指定分数范围内的成员

zinterstore user:ranking:1_inter_2 2 user:ranking:1 user:ranking:2 weights 1 0.5 aggregate max # 并集

内部数据结构：

• ziplist
• skiplist

例子：点赞

zadd video 0 cxk # cxk发布了一个视频 0赞
zincrby video 1 cxk # 有人给cxk视频点了一个赞
zrem video cxk # 清空cxk的视频点赞
zrevrange video 0 9 # 获取点赞排行榜

键管理

单键管理：

rename name newname # 键重命名
randomkey # 随机返回数据库里的一个键
expire name 10 # 设置键10秒后过期
expireat name timestamp # 设置键在指定时间戳后过期
# 对于字符串 set 会清除其过期时间
# Redis不支持二级数据结构（例如哈希、列表）内部元素的过期功能
persist name # 去除键的过期时间

键迁移：

• move 同一redis内
• dump restre 通过RDB文件的方式
• migrate 自动通过网络传输数据

遍历键：

keys * # 获取所有键 如果Redis包含了大量的键，执行keys命令很可能会造成Redis阻塞
scan 0 # 渐进式遍历 该命令返回两个部分：1. 下一个游标 2. 遍历结果
# 如果要继续遍历 下一次scan后面接的就是返回的游标

数据库管理：

select 2 # 切换到2号数据库
flushdb # 清空数据库 如果当前数据库键值数量比较多，flushdb/flushall存在阻塞Redis的可能
flushall

Redis3.0后已经逐渐弱化多数据库这个功能